User Profile based Personalized Web Agent

사용자 프로파일 기반 개인 웹 에이전트

  • Published : 2000.03.15

Abstract

This paper presents a personalized web agent that constructs user profile which consists of user preferences on the web and recommends his/her relevant information to the user. The personalized web agent consists of monitor agent, user profile construction agent, and user profile refinement agent. The monitor agent makes a user describe his/her preferences directly and it creates the database of preference document, finally performs several keyword extraction to increase the accuracy of the DB. The user profile construction agent transforms the extracted keywords into user profile that could be confirmed and edited by the user. and the refinement agent refines user profile by recursively learning and processing user feedback. In this paper, we describe the several keyword weighting and inductive learning techniques in detail. Finally, we describe the adaptive web retrieval and push agent that perform adaptive services to the user.

본 논문은 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자의 관심도를 사용자 프로파일로 구축하여 구체적이고 정확한 사용자 관심 정보를 제공하는 개인 웹 에이전트를 구축하는데 목적을 두고 있다. 사용자에게 웹 검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 자신의 관심도를 직접 기술하여 관심문서 정보를 구축하고 이에 대한 정확도를 향상시키기 위한 여러 키워드 추출작업을 수행한다. 추출된 키워드는 학습서버의 작업에 의해 사용자별 프로파일을 생성하여 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웹 에이전트의 사용자 프로파일 구축작업에는 사용자 관심 문서 정보의 정확한 키워드추출작업과 학습 작업이 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 키워드 추출에 적용되는 여러 가중치 설정작업에 대하여 중점적으로 다루며 적용된 귀납적 기계학습에 대하여 알아본다. 이로써 구축된 사용자 프로파일은 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시한다. 이에 따라 사용자 프로파일을 본 웹 에이전트에서 구현한 사용자 적응형 웹 검색 에이전트와 사용자 적응형 푸쉬 에이전트에 적용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다.

Keywords

References

  1. Marko Balabanovic and Yoav Shoham, 'Learning Information Retrieval Agents: Experiments with Automated Web Browsing,' AAAI Spring Symposium on Information Gathering, Stanford, CA, March 1995
  2. L. Dent, J. Boticario, J. McDermott, T. Mitchell, D. Zabowski, 'A Personal Learning apprentice,' In Proceedings of the 11th International Conference on Machine Learning, July 1994
  3. O. Etzioni, D. Weld, 'A Softbot- Based Interface to the internet,' Communication of ACM, July '94 https://doi.org/10.1145/176789.176797
  4. O. Etzioni, S. Hanks, T. jiang, R. M. Karp, O. Madani, O. Waarts, Efficient 'Information Gathering on the Internet,' ARPA F30602-95-1-0024
  5. Yezdi Lashkari, Max Metral, Pattie Maes, 'Collaborative Interface Agents,' Conference of the American Association for Artificial Intelligence, Seattle, August 1994
  6. Dunja Mladenic, Personal WebWatcher: Implementation and Design, Technical Report IJS-DP-7472, October, 1996
  7. Salton, G., and Buckey, C. 'Term weighting approaches in automatic text retreival,' Technical Report 87-881, Cornell University, Department of Computer Science 1987
  8. Thorsten Joachims, ' A Probabilistic Analysis of the Rocchio Algorithm with TFIDF for Text Categorization,' March 1996
  9. Dunja, Mladenic 'Feature subset selection in text-learning,' Department for Intelligent Systems, J.Stefan Institute, 1997
  10. J R. Quilan, 'C4.5 Programes for Machine Learning,' San Mateo, CA:Morgan, Kaufaman,1993
  11. Bruce Krulwich, 'Learning document category description through the extraction of semantically significant phrases,' Center for Strategic Technology Research Andersen Consulting LLP 100 South Wacker Drive, Chicago, IL 60606, 1995
  12. Bruce Krulwich, Chad Burkey 'The InfoFinder Agent: Learning User Interest through Heuristic Phrase Extraction,' AgentSoft Ltd, Andersen Consulting LLP, 1995